面向上下文感知的场所推荐个性化排序
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2017-05-23 v1
摘要
在场所推荐中，向用户提供个性化且上下文感知的场所建议至关重要。这些建议通常基于将场所特征与用户偏好进行匹配，而用户偏好可从其先前访问过的地点中收集。本文提出了一种新颖的用户建模方法，该方法依赖一组评分函数，基于场所内容、评论以及用户上下文来生成个性化场所建议。我们在 TREC 上下文建议赛道数据集上进行的实验证明，我们的方法以显著优势超越了当前最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1705.07311,
title = {Personalized Ranking for Context-Aware Venue Suggestion},
author = {Mohammad Aliannejadi and Ida Mele and Fabio Crestani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.07311},
year = {2017}
}
备注
The 32nd ACM SIGAPP Symposium On Applied Computing (SAC), Marrakech, Morocco, April 4-6, 2017